package main.leetcode.primary.from101to200;

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 * 122.买卖股票的最佳时机II
 *
 * <p>给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
 *
 * <p>设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
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 * <p>注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
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 * <p>
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 * <p>示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 =
 * 5-1 = 4 。   随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
 *
 * <p>示例 2: 输入: [1,2,3,4,5] 输出: 4 解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1
 * = 4 。   注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。   因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
 *
 * <p>示例 3: 输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 *
 * <p>提示：1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4
 *
 * <p>来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
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 */
public class ex122 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(new ex122().maxProfit(new int[] {7, 1, 5, 3, 6, 4}));
        System.out.println(new ex122().maxProfit(new int[] {1, 2, 3, 4, 5}));
    }

    // dfs，tle
    //    public int maxProfit(int[] prices) {
    //        if (prices == null || prices.length < 2) {
    //            return 0;
    //        }
    //        return dfs(prices, 0, 0, false, 0);
    //    }
    //
    //    private int dfs(int[] prices, int i, int day, boolean state, int curRes) {
    //        if (day > prices.length - 1) {
    //            return curRes;
    //        }
    //
    //        int p1 = dfs(prices, i, day + 1, state, curRes);
    //        int p2;
    //
    //        if (state) { // 已买入
    //            // 今天卖出，前提条件是今天卖出的收益不为0
    //            p2 = prices[day] > prices[i] ? dfs(prices, i, day + 1, false, curRes +
    // prices[day]) : 0;
    //        } else { // 未买入
    //            // 今天买
    //            p2 = dfs(prices, day, day + 1, true, curRes - prices[day]);
    //        }
    //        return Math.max(p1, p2);
    //    }

    // dp
    //    public int maxProfit(int[] prices) {
    //        if (prices == null || prices.length < 2) {
    //            return 0;
    //        }
    //        int n = prices.length;
    //
    //        int[][] dp = new int[n][2];
    //        dp[0][1] = -prices[0];
    //
    //        for (int i = 1; i < n; ++i) {
    //            dp[i][0] = // 第i天未持有股票
    //                    Math.max(
    //                            dp[i - 1][1] + prices[i], // 可以是前一天持有，今天卖出的总收益
    //                            dp[i - 1][0]); // 可以是在之前就卖出一直未买入的总收益
    //            dp[i][1] = // 第i天持有股票
    //                    Math.max(
    //                            dp[i - 1][0] - prices[i], // 可以是前一天未持有，今天买入的总收益
    //                            dp[i - 1][1]); // 可以是在之前就买入一直未卖出的总收益
    //        }
    //
    //        return dp[n - 1][0];
    //    }

    // dp，状态压缩
    //    public int maxProfit(int[] prices) {
    //        if (prices == null || prices.length < 2) {
    //            return 0;
    //        }
    //        int n = prices.length;
    //
    //        int preSell = 0, preHold = -prices[0];
    //
    //        for (int i = 1; i < n; ++i) {
    //            preSell =
    //                    // 第i天未持有股票
    //                    Math.max(
    //                            preHold + prices[i], // 可以是前一天持有，今天卖出的总收益
    //                            preSell); // 可以是在之前就卖出一直未买入的总收益
    //            preHold =
    //                    // 第i天持有股票
    //                    Math.max(
    //                            preSell - prices[i], // 可以是前一天未持有，今天买入的总收益
    //                            preHold); // 可以是在之前就买入一直未卖出的总收益
    //        }
    //
    //        return preSell;
    //    }

    // 贪心
    public int maxProfit(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length < 2) {
            return 0;
        }
        int res = 0;
        for (int i = 1; i < prices.length; ++i) {
            if (prices[i] > prices[i - 1]) {
                res += prices[i] - prices[i - 1];
            }
        }
        return res;
    }
}
